高益忠

(东莞市地理信息与规划编制研究中心, 广东 东莞 523000)

0 引言

随着三维激光扫描技术的快速发展,三维激光扫描技术成为了测绘领域的重要手段之一。三维激光扫描技术采用高速激光扫描,能够快速、精确地获取物体表面的信息,主要用于重构物体三维模型。由于受到观测环境和观测方向等影响[1],无法一次性地获得物体的所有的点云数据,因此不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文利用主方向贴合法作为点云数据的粗配准算法,对点云数据进行配准,验证编码的正确性[2]。选取ICP算法作为精配准算法,对已经粗配准的点云数据进行配准,验证编码的正确性。最后,对实际案例运用该算法进行点云数据配准,得出配准结果和配准精度。

1 配准算法的发展以及研究现状

1.1 配准算法的发展

最初配准算法仅仅指的是平面图像的配准,而平面图像的配准也只是实现曲线的配准。随着研究的深入,配准算法实现功能也越发强大。配准算法运用于三维空间,起初仅仅是从二维空间中的算法理论照搬到三维空间进行计算,然而,两个空间的事物必然存在一定的差距,算法无法适用于其中,那么配准算法因此得到了扩展。随着研究深入,人们遇到的问题不断地增加,为了解决这些问题而得到的算法也相继出现。为了改变迭代本身的精度问题,而提出了松弛迭代法,引入最小二乘法使得迭代中点集距离减小,几何哈希解决了数据存储问题,特征配准成为了一个新的发展趋势等[3,4]。……